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數據生產力(企業BI項目建設與運營)/大數據叢書

  • 作者：編者:王文信//楊揚|責編:許艷
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121403026
  • 出版日期：2020/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：200
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    經過十余年的信息化建設，很多企業都上線了各種業務系統，積累了大量業務數據，具備應用BI（商業智能）進行數據分析和數據化管理的條件。而如何讓BI項目在企業中落地並持續運轉，成為很多企業尤其是傳統企業頭疼的問題。本書聚焦BI與BI項目，重點介紹了BI項目的建設流程和運營技巧，並圍繞BI項目中的場景和人員兩大要素，分享了BI在零售、金融、製造、醫療和教育等行業中的應用案例，提出了搭建企業數據人才培養體系的方法。
    本書闡述了一套較為完善的BI項目成功方法論，無論是負責規劃企業整體BI戰略的CIO或其他高層管理者，還是負責實施具體BI項目的項目經理或IT人員，抑或是需要從中配合的業務人員，都可以通過本書了解BI項目成功的要點，提升規劃、實施和運營BI項目的能力。
作者介紹
編者:王文信//楊揚|責編:許艷
目錄
第1章  認識BI
  1.1  BI的定義及相關概念
    1.1.1  BI的定義
    1.1.2  BI的發展前景
    1.1.3  BI工具、平台、系統、項目
  1.2  BI的類型
    1.2.1  報表式、傳統式和自助式
    1.2.2  本地BI和雲BI
  1.3  BI的功能與技術
    1.3.1  BI的功能架構
    1.3.2  BI的主要功能
    1.3.3  BI的主要技術
  1.4  BI的價值
    1.4.1  BI對管理和業務的價值
    1.4.2  BI對企業不同角色的價值
    1.4.3  企業應用BI前後的對比
第2章  BI項目建設流程
  2.1  收集和明確需求
    2.1.1  大致需求與詳細需求
    2.1.2  需求調研
  2.2  選擇合適的BI工具
    2.2.1  BI工具選型要素
    2.2.2  企業BI工具選型案例
  2.3  做好項目規劃與實施方案
    2.3.1  做什麼：確定項目範圍
    2.3.2  誰來做：組建項目團隊
    2.3.3  怎麼做：設計實施方案
  2.4  BI項目開發與管理
第3章  成功BI項目背後的運營技巧
  3.1  數據治理：從源頭控制項目質量
    3.1.1  什麼是數據治理
    3.1.2  企業如何進行數據治理
    3.1.3  數據治理實踐案例
  3.2  業務模型：獲取更深入的數據見解
  3.3  PDCA閉環：持續優化BI系統
    3.3.1  數據、業務和管理閉環
    3.3.2  企業閉環管理實踐
  3.4  團隊配合：為業務部門賦能
  3.5  高層推動：想辦法爭取領導支持
  3.6  MVP與數據文化：在企業內部推廣BI項目
  3.7  安全策略：保障BI系統安全
    3.7.1  技術安全策略
    3.7.2  安全管理策略
    3.7.3  典型安全防護場景
第4章  典型BI功能應用
  4.1  數據大屏
    4.1.1  數據大屏與管理駕駛艙
    4.1.2  數據大屏的應用場景
    4.1.3  數據大屏的設計與開發
  4.2  移動應用

    4.2.1  移動數據分析
    4.2.2  消息推送
    4.2.3  手機掃碼
    4.2.4  應用集成
  4.3  自助分析
    4.3.1  自助分析的模式
    4.3.2  自助分析的應用與推廣
第5章  不同行業的典型BI業務應用
  5.1  零售行業
    5.1.1  連鎖超市到店客流監測
    5.1.2  連鎖超市生鮮銷售管理
    5.1.3  時裝企業買手智能下單
    5.1.4  便利店自動配貨
    5.1.5  終端門店督導手機巡店
  5.2  金融行業
    5.2.1  證券公司全面風險管理
    5.2.2  銀行網點業務量綜合分析
    5.2.3  證券公司用戶地圖
    5.2.4  金融機構線上基金路演
  5.3  製造行業
    5.3.1  生產可視化
    5.3.2  物資全生命周期管理
    5.3.3  阿米巴經營助力無紙工廠建設
  5.4  醫療行業
    5.4.1  醫院動態電子護理牌
    5.4.2  醫藥企業信用風險管理
  5.5  教育行業
    5.5.1  校內「一表通」
    5.5.2  信息預警
第6章  企業數據人才培養
  6.1  企業的數據人才困境
    6.1.1  需求與供給的不平衡
    6.1.2  招聘與培養的矛盾
  6.2  搭建數據人才培養體系
    6.2.1  對症下藥，明確企業需求
    6.2.2  因材施教，規劃成長路徑
    6.2.3  職級牽引，強化培訓效果
    6.2.4  外部借力，縮短培養周期
結語  向DA生態系統邁進

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